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大数据中怎样解决各种序列化导致的错误

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你会看到什么样的序列化导致的报错？

 用client模式去提交spark作业，观察本地打印出来的log。如果出现了类似于Serializable、Serialize等等字眼，报错的log，那么恭喜大家，就碰到了序列化问题导致的报错。虽然是报错，但是序列化报错，应该是属于比较简单的了，很好处理。

序列化报错要注意的点：

  • 你的算子函数里面，如果使用到了外部的自定义类型的变量，那么此时，就要求你的自定义类型，必须是可序列化的。

  • final Teacher teacher = new Teacher("SET");

studentsRDD.foreach(new VoidFunction() {
 
    public void call(Row row) throws Exception {
        String teacherName = teacher.getName();
    ....  
    }

});

public class Teacher implements Serializable {
  
}

  • 如果要将自定义的类型，作为RDD的元素类型，那么自定义的类型也必须是可以序列化的

  • JavaPairRDD teacherRDD
JavaPairRDD studentRDD
studentRDD.join(teacherRDD)

public class Teacher implements Serializable {
  
}

public class Student implements Serializable {
  
}

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